一、概述

召回率、准确率、精确率、F值的作用

在机器学习、数据挖掘、推荐系统完成建模之后，需要对模型的效果做评价。

二、定义

首先给出一个大家经常见到的图：

详细定义

准确率(accuracy)=(TP+TN)/(TP+FN+FP+TN)

通俗解释： 在所有样本中，预测正确的概率

精确率(precision)=TP/(TP+FP)

通俗解释：你认为的正样本中，有多少是真的正确的概率

召回率(recall)=TP/(TP+FN)

通俗解释：正样本中有多少是被找了出来

P和R指标有时候会出现的矛盾的情况，这样就需要综合考虑他们，最常见的方法就是F-Measure。

当参数α=1时，就是最常见的F1，也即

三、举例子环节

某池塘有1400条鲤鱼，300只虾，300只鳖。现在以捕鲤鱼为目的。撒一大网，逮着了700条鲤鱼，200只虾，100只鳖。那么，这些指标分别如下：

准确率=700/(1400+300+300)=35%

精确率=700/（700+200+100）=70%

召回率=700/1400=50%

F1=35%* 70% *2/35%+70%=46.6%

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